解決策: 機械翻訳を活用した自動翻訳システムの構築 - DocstringTranslation.jl 😎
Julia の docstring を好きな言語に翻訳するパッケージ
@doc exp (Original)
julia> @doc exp
exp(x)
Compute the natural base exponential of x, in other words ℯ^x.
See also exp2, exp10 and cis.
Examples
≡≡≡≡≡≡≡≡
julia> exp(1.0)
2.718281828459045
julia> exp(im * pi) ≈ cis(pi)
true
exp(A::AbstractMatrix)
Compute the matrix exponential of A, defined by
e^A = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{A^n}{n!}.
For symmetric or Hermitian A, an eigendecomposition (eigen) is used, otherwise the scaling and squaring algorithm
(see [^H05]) is chosen.
│ [^H05]
│
│ Nicholas J. Higham, "The squaring and scaling method for the matrix exponential revisited", SIAM Journal
│ on Matrix Analysis and Applications, 26(4), 2005, 1179-1193. doi:10.1137/090768539
│ (https://doi.org/10.1137/090768539)
Examples
≡≡≡≡≡≡≡≡
julia> A = Matrix(1.0I, 2, 2)
2×2 Matrix{Float64}:
1.0 0.0
0.0 1.0
julia> exp(A)
2×2 Matrix{Float64}:
2.71828 0.0
0.0 2.71828@doc exp (Translated into Japanese)
julia> ENV["OPENAI_API_KEY"] = "sk-<blah>"
julia> using DocstringTranslation
julia> @switchlang! :ja
julia> @doc exp
exp(x)
xの自然基底指数を計算します。言い換えれば、ℯ^xです。
他にexp2、exp10、およびcisも参照してください。
例
≡≡
julia> exp(1.0)
2.718281828459045
julia> exp(im * pi) ≈ cis(pi)
true
exp(A::AbstractMatrix)
行列 A の行列指数関数を計算します。これは次のように定義されます。
e^A = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{A^n}{n!}.
対称行列またはエルミート行列 A
の場合は、固有分解（eigen）が使用され、それ以外の場合はスケーリングと平方化アルゴリズムが選択されます（[^\H05]を参照）。
│ [^H05]
│
│ Nicholas J. Higham, "The squaring and scaling method for the matrix exponential revisited", SIAM Journal
│ on Matrix Analysis and Applications, 26(4), 2005, 1179-1193. doi:10.1137/090768539
│ (https://doi.org/10.1137/090768539)
例
≡≡
julia> A = Matrix(1.0I, 2, 2)
2×2 Matrix{Float64}:
1.0 0.0
0.0 1.0
julia> exp(A)
2×2 Matrix{Float64}:
2.71828 0.0
0.0 2.71828